【摘 要】
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经济预测为经济决策服务,是为了提高经济管理的科学水平,减少经济决策的盲目性,提高决策的正确性。因此,通过预测可以把握经济发展和未来变化的动态,预见社会、经济发展趋势,
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经济预测为经济决策服务,是为了提高经济管理的科学水平,减少经济决策的盲目性,提高决策的正确性。因此,通过预测可以把握经济发展和未来变化的动态,预见社会、经济发展趋势,减少未来的不确定性,降低决策可能遇到的风险。首先,论文论述了短期经济数据理论和方法,在综合介绍了常用的预测理论在预测分析中的应用现状后,详细阐述了ARIMA模型法的研究和应用情况,从详细要求出发,运用时间序列模型、灰色预测模型以及BP神经网络三种预测方法进行分析。并介绍了小波分析的Mallat算法和单支重构算法。给出了神经网络、ARIMA模型和灰色预测模型的算法步骤,并给出基于ARIMA的实例验证,为以后章节组合模型的构建打下基础。其次,通过对组合模型的介绍,根据最小误差平方和原则,建立基于ARIMA和灰色模型的经济预测需求的组合预测模型,并给出了详细的理论方法和设计步骤,将其运用在中国GDP的预测上。
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